Citadel
개요
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Encrypted-first embedded database with vector search and agent memory, exposed as MCP tools
PopNx MCP의 세 기둥
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
- 사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
- 우리의 기본 점검i1개 중 0개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
- 사용 정도i아주 새로움↓ 74/주 · ★ –
할 수 있는 일
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
- 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
- 전송 방식: stdio
- 카테고리: 검색 및 AI 기억
- 입력해야 할 값: CITADEL_KEY
설치
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
설치하기 전에
- 기본 점검: 1개 중 0개 통과
- 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
- 직접 입력할 값:
CITADEL_KEY
비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
필요한 것
- PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"citadeldb": {
"command": "uvx",
"args": [
"citadeldb-mcp",
"--db",
"your-value",
"--embedder",
"your-value"
],
"env": {
"CITADEL_KEY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add citadeldb --env CITADEL_KEY=your-value -- uvx citadeldb-mcp --db your-value --embedder your-value실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
이 서버는 실행 명령어에 값을 넣어야 해서, 설정을 복사한 뒤 직접 채워 주세요.
또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"citadeldb": {
"command": "uvx",
"args": [
"citadeldb-mcp",
"--db",
"your-value",
"--embedder",
"your-value"
],
"env": {
"CITADEL_KEY": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 실행 명령어에 값을 넣어야 해서, 설정을 복사한 뒤 직접 채워 주세요.
또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"citadeldb": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"citadeldb-mcp",
"--db",
"your-value",
"--embedder",
"your-value"
],
"env": {
"CITADEL_KEY": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
직접 입력할 값
- Passphrase used to unlock the encrypted Citadel database
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
할 수 있는 일
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
기본 점검i
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 9일 점검
- ! 주의
제작자와 저장소 일치
게시자(citadeldb.dev)가 저장소 소유자(yp3y5akh0v)가 아니에요. 다른 사람이 등록했을 수 있어요
- … 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
- … 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
- – 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
- – 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
- … 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i
- 이 카테고리의 다른 서버 5745개 중 0%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 5745개 중 49%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5745개 중 17%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
Citadel, 안전한가요?
해당하는 기본 점검 1개 중 0개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
어떤 키나 코드가 필요한가요?
입력해야 할 값: CITADEL_KEY
내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
아직 관리되고 있나요?
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(2.7.0)은 42일 전 레지스트리에 올라왔어요.
어떤 앱에서 쓸 수 있나요?
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa
대안
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
제작자의 README
README 열기
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
citadeldb-mcp
mcp-name: dev.citadeldb/mcp
Model Context Protocol (MCP) server for the Citadel encrypted memory engine. Gives any MCP client (Claude Desktop, an IDE, an agent) persistent, encrypted memory.
Memory lives in a local citadeldb-mem region: AES-256 encrypted at rest, per-atom sealed and HMAC-authenticated, recalled through a hybrid vector + keyword + recency + importance fusion over a PRISM approximate nearest-neighbor index, connected by a typed edge graph, and forgotten by destroying keys (cryptographic erasure).
Install
Run it with no install. For semantic recall, pull the recommended embedder and cross-encoder reranker once, then enable both:
uvx citadeldb-mcp pull e5-large
uvx citadeldb-mcp pull ms-marco-minilm
The pull commands do not open a vault. Before serving, set CITADEL_KEY to the vault passphrase (export CITADEL_KEY="your-passphrase" on macOS/Linux or $env:CITADEL_KEY = "your-passphrase" in PowerShell), then run:
uvx citadeldb-mcp --db memory.cdl --embedder e5-large --reranker ms-marco-minilm
e5-large + ms-marco-minilm is the recommended semantic-recall setup. See the memory benchmarks for measured configurations. Models are never downloaded automatically.
Built-in pulls use release-pinned Hugging Face revisions. Each complete snapshot is verified against compiled sizes and SHA-256 digests, then stored with a BLAKE3 manifest under / / /. A flat cache created by an earlier CitadelDB release is not trusted; run pull again to create the pinned snapshot. --model-dir and --reranker-dir remain explicit bring-your-own-artifact paths and bypass the managed-cache manifest. Citadel treats those directories as user-trusted and does not attest their contents.
Or install the command with pip install citadeldb-mcp or cargo install citadeldb-mcp, then wire it into Claude Desktop (claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": { "citadel": { "command": "citadeldb-mcp", "args": ["--db", "/absolute/path/to/memory.cdl", "--embedder", "e5-large", "--reranker", "ms-marco-minilm"], "env": { "CITADEL_KEY": "your-passphrase" } } } }
The server supports stateless MCP 2026-07-28 discovery and per-request metadata, plus the initialize-based 2025-11-25 and 2025-06-18 revisions for existing clients.
Tools (over a bounded, cancellable JSON-RPC 2.0 stdio transport):
mem_recall- hybrid retrieval (vector + keyword + recency + importance); filter by kind/payload, expand along the memory graph, override fusion weights, and optionally attach provenance (derived_from), per-hit integrity verdicts (attest), andresource_links to each hitmem_fetch- deterministic cursor-based listing of a kind (no embedding)mem_get- bounded exact-id batch retrieval in request order, with missing atoms marked explicitlymem_edges- cursor-based typed graph introspectionmem_profile- what the memory knows about a query: recall plus its graph neighborhoodmem_summarize- per-kind digest of a regionmem_verify- re-authenticate atoms off disk: per-atom integrity verdict (authentic / tampered / key_erased / missing / plaintext_unattested)mem_remember- store one atom with optional provenance and retry-safe idempotencymem_remember_batch- atomically store an ordered batch; every entry carries a distinct idempotency key, and a changed reuse rejects the whole batchmem_update- replace a stored atom's payload in place (preserves id, edges, and embedding)mem_link/mem_unlink- add or remove one exact typed edgemem_evolve- recompute an atom's neighbor links and stored importancemem_evict- selective forgetting by policy (cryptographic erasure on encrypted regions)mem_forget- forget atoms by id and return a verifiable erasure receipt; optionally erase their region-localderived_fromclosure atomically (cryptographic erasure on encrypted regions; immutable atoms require the protected-erasure opt-in)
The citadeldb-mcp binary reads the passphrase from CITADEL_KEY and serves one region (encrypted by default); only protocol messages go to stdout, diagnostics to stderr. --region-mode plaintext disables per-atom encryption and cryptographic erasure for that region; the database remains encrypted at rest. Erasure does not revoke plaintext exports or keys retained in pre-erasure backups or snapshots.
Every server invocation must select an embedder. The CPU Candle embedder is compiled into the standalone server's default build, including the citadeldb-mcp Python package; it is not included in the default citadeldb library wheel. Models are fetched only on explicit pull.
Embedder pull names: e5-large (recommended), e5-large-v2, bge-small, bge-base, bge-large, minilm. Reranker: ms-marco-minilm. Or point --model-dir at a compatible local checkpoint for the selected catalog pipeline, and build with --features cuda-embed to run on an NVIDIA GPU.
This crate is part of the Citadel workspace.
License
Apache-2.0